510 Mathematik
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This report presents a practical approach to stacked generalization in surrogate model based optimization. It exemplifies the integration of stacking methods into the surrogate model building process. First, a brief overview of the current state in surrogate model based opti- mization is presented. Stacked generalization is introduced as a promising ensemble surrogate modeling approach. Then two examples (the first is based on a real world application and the second on a set of artificial test functions) are presented. These examples clearly illustrate two properties of stacked generalization: (i) combining information from two poor performing models can result in a good performing model and (ii) even if the ensemble contains a good performing model, combining its information with information from poor performing models results in a relatively small performance decrease only.
Forschendes Lernen versteht sich als ein methodisches Prinzip, das Forschungsorientierung und Verknüpfung von Forschung und Lehre in die Studiengänge und Lehrveranstaltungen integriert und für studentische Lernprozesse nutzbringend anwendet. Studierende sind dabei Teil der Scientific Community.
Dieser Artikel ist ein Erfahrungsbericht, in dem das Konzept des „Forschenden Lernens“ in einer Variante vorgestellt wird, die in den letzten zehn Jahren an einer deutschen Fachhochschule für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge entwickelt wurde.
Da es „das“ Forschende Lernen nicht gibt, werden zunächst die für diesen Artikel relevanten Gesichtspunkte zusammengestellt. Darauf aufbauend wird ein Prozessmodell des Forschenden Lernens vorgestellt. Dieses Modell ermöglicht Forschendes Lernen für Bachelor- und Masterstudierende sowie für Doktorandinnen und Doktoranden.